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L’apprendimento automatico è il futuro

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Cos’è l’apprendimento automatico? In termini semplici, questa è una delle principali sottosezioni della scienza dell’intelligenza artificiale, che include una combinazione di scienze come l’analisi matematica e discreta, la statistica matematica e dove senza ottimizzazione, perché il funzionamento delle macchine deve essere ottimizzato in qualche modo. Esistono questi tipi di apprendimento: ad esempio, il trasferimento di conoscenze specialistiche alla macchina. Soffermiamoci su di loro in modo più dettagliato.

Imparare con l’esempio

A una macchina intelligente viene fornito un database di esempi positivi e negativi legati a una regolarità sconosciuta, quindi vengono create regole in base alle quali la macchina è suddivisa in "cattiva" e "buona".

Diciamo che la separazione è passata, ma come verificare la correttezza? Per questo c’è un campione di esempi di esame. Le informazioni vengono inserite sotto forma di una serie di descrizioni delle caratteristiche, ma i valori di alcuni oggetti potrebbero non essere sempre completamente riempiti. In questo caso viene sviluppato un algoritmo che calcola il valore dell’oggetto, in base ad altre caratteristiche. L'apprendimento automatico è il futuroSorge la domanda: "E se il valore fosse mancato?" Quindi sono pieni di funzioni predittive. I segni fissi possono essere ripristinati, ad esempio, se il segno indica la quantità, viene utilizzato il metodo di recupero della regressione e se è qualitativo, viene utilizzato il metodo di classificazione.

Apprendimento deduttivo

Prevede la formalizzazione delle conoscenze specialistiche, con il trasferimento al MOE come base conoscitiva. Di norma, questo metodo è considerato il dominio di un sistema esperto, ma cos’è un sistema esperto? ES è un tipo di sistema informatico che può sostituire parzialmente uno specialista per risolvere alcuni compiti problematici.L'apprendimento automatico è il futuro

Apprendimento automatico. Modi

Poiché l’apprendimento automatico è una combinazione di diverse scienze, i metodi di apprendimento saranno combinati, ma la base è ancora la scienza delle reti neurali. Esistono tali metodi: Apprendimento con l’aiuto di un insegnante: viene fornita una coppia di "situazione, metodo di soluzione". Include:

Apprendimento senza l’aiuto di un insegnante: viene impostata solo la "situazione" e il sistema stesso deve raggruppare gli oggetti in gruppi, utilizzando le informazioni sulle somiglianze a coppie degli oggetti. Include:

Viene fornito un metodo di insegnamento speciale: viene fornita una coppia di "situazione, decisione". È incluso solo l’algoritmo genetico. Esistono anche metodi di apprendimento come attivo, multitasking, apprendimento con molte opzioni e così via. È tutto progettato per essere il più flessibile possibile.

Compiti da risolvere

Il machine learning può risolvere problemi relativi a:

  • Classificazione. Grazie alla coppia caratteristica-decisione, il sistema classifica i dati;
  • raggruppamento;
  • regressione;
  • classifica unica classe. Definisce alcune somiglianze di oggetti e le classifica come classi.

Dati inseriti L’apprendimento automatico utilizza i seguenti tipi di dati:

  • Descrizione delle caratteristiche dell’oggetto;
  • Segnale o serie temporali;
  • Una serie di immagini digitali.

Dove viene utilizzato l’apprendimento automatico?

Grazie alla sua efficacia, può essere utilizzato in vari campi, ma molto spesso l’apprendimento automatico è efficace in medicina, commercio, poiché queste sono le due aree più dinamiche in cui è necessario lavorare costantemente con nuovi volumi di dati, imparare a compilare un database in tempo reale e una persona comune incapace di tenere traccia di tutto.L'apprendimento automatico è il futuro

Apprendimento automatico in medicina

Perché la medicina? Sì, perché per una diagnosi più approfondita e per elaborare il corretto corso del trattamento, è necessario tenere conto di molti fattori diversi, ad esempio il livello di alcuni ormoni, zucchero, leucociti, eritrociti, emoglobina e, a seconda della diminuzione o aumentare, prevedere la malattia, determinare cambiamenti patologici sul nascere. Pertanto, molti anni fa, specificamente per scopi medici, è stato sviluppato un algoritmo di azioni in una data situazione, che consente di agire correttamente in situazioni critiche.

L’apprendimento automatico in medicina può prevenire molti decessi. Come funziona? La macchina con cui esamina il paziente, studia la situazione clinica, ne ricorda i segni e sviluppa una soluzione. Vale la pena notare che l’apprendimento automatico in medicina consente di studiare la malattia che si è manifestata e, sulla base delle conoscenze acquisite, di sviluppare metodi di cura efficaci. I sintomi delle malattie vengono inseriti nel database, quindi se si verifica una ricaduta, i dati sulla malattia vengono estratti ed elaborati.L'apprendimento automatico è il futuro

Apprendimento automatico nel trading

Il trading è uno dei settori di guadagni più in via di sviluppo con molte sfumature. L’apprendimento automatico viene utilizzato attivamente dai trader per addestrare efficacemente i propri sistemi. Come funziona l’apprendimento automatico nel trading? Ad esempio, esiste una certa piattaforma per il trading, diciamo Steam. Il sistema studia i prezzi, i tassi di declino e visualizza una previsione – se il prezzo scenderà o aumenterà, valuta anche i fattori di rischio e mostra già il prezzo più efficace.

Anche nel mercato dei cambi – vengono studiati in dettaglio i termini durante i quali la valuta è scesa, la crescita della valuta è aumentata e viene visualizzata anche la previsione. Il sistema quindi ricorda i risultati e imposta un prezzo futuro basato su di essi.

L’apprendimento automatico è un passo sicuro verso un futuro non troppo lontano. Sistemi di apprendimento automatico, modi per aumentare la loro efficienza a volte. Ad esempio, in economia, il sistema studia varie caratteristiche economiche del mercato, secondo algoritmi, e prevede il futuro. Sì, e gli errori sono minimi rispetto a una persona.

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